## ANALISIS SENTIMEN APLIKASI BRIMO PADA ULASAN PENGGUNA DI

## GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Moh Khoirul Insan, Umi Hayati, Odi Nurdiawan Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknik Infomatika Stmik Ikmi Cirebon, Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon
Khoirulinsan0105@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan tekonologi saat  ini semakin cepat berkembang termasuk aplikasi dalam  bidang perbankan yang saat ini banyak digunakan untuk bertrasnsaksi secara mobile tanpa perlu ke bank. Tentunya sangat mudah bagi  pegguna  nasabah  dalam  bertransaksi  menggunakan  aplikasi  mobile  bangking.Ulasan  menjadi  sumber informasi penting bagi pengembang untuk mengetahui keluhan dari para pengguna atau nasabah. ulasan pengguna yang berisikan komentar atau  ulasan dan rating pengguna sangat dibutuhkan guna meningkatkan pengembangan terhadap  kinerja  aplikasi.  Namun  tidak  semua  ulasan  pengguna  itu  mewakili  pendapat  pada  apliksi    tesebut Penelitian  ini  bertujuan untuk  menganalisis sentimen terhadap pengguna  yang  menggunakan aplikasi  brimo di google  play  dengan  pengambilan  data  melalui  teknik  web  scraping.  Analisis  sentimen  merupakan  proses mengevaluasi apakah suatu teks memiliki sentimen positif atau negatif. Pengguna aplikasi brimo di google play merupakan  salah  satu  platform  yang  banyak  digunakan  nasabah  BRI  untuk transaksi  perbankan.  Metode  yang digunakan dalam analisis sentimen menggunakan algoritma Naive Bayes. dari hasil penelitian terhadap analisis sentimen pengguna aplikasi  brimo ke dalam kategori positif dan negatif  yang  mana data diambil  melalui  hasil scraping dari bulan Agustus 2022 hingga Januari 2023 sebanyak 1550 data teks didapatkan hasil  bahwa pengguna aplikasi memberikan ulasan positif dimana dari jumlah prediksi hasil klasifikasi sentimen positif sebanyak 1012 dan  sentimen  negatif  sebanyak  894  data teks  artinya  pengguna  banyak  memberikan  komentar  positif  terhadap aplikasi brimo, namun tidak sedikit juga pengguna memberikan  komentar negatif terhadap aplikasi brimo. Dan hasil klasifikasi  menggunakan  metode naive  bayes didapatkan  hasil acuracy sebesar 84,52% precision 82,51% dan recall 87,62%.
. Kata kunci: Analisis sentimen. Naive Bayes, google play, Rapid Miner

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan tekonologi saat ini semakin cepat berkembang termasuk aplikasi dalam bidang perbankan  yang  saat  ini  banyak  digunakan  untuk bertrasnsaksi  secara  mobile  tanpa  perlu  ke  bank. Brimo merupakan salah satu aplikasi berbasis mobile yang  dimiliki  oleh  Bank  Rakyat  Indonesia  (  BRI  ) untuk  memudahkan  nasabah  melakukan  transaksi perbankan. Menurut peraturan Bank Indonesia Nomor :  9/15/PBI/2007  Layanan  Perbankan  Melalui  Media Elektronik  atau  selanjutnya  disebut  Electronic Banking adalah layanan yang memungkinkan nasabah Bank  untuk  memperoleh  informasi,  melakukan komunikasi,  dan  melakukan  transaksi  perbankan melalui  media  elektronik  antara  lain  ATM,  phone banking,  electronic  fund  transfer,  internet  banking, mobile  phone  .berdasarkan  data  pada  situs  Google Play aplikasi brimo telah di download kurang lebih 10 juta  unduhan  dengan  rating  4,5  dan  tercatat  1  juta ulasan  komentar  pengguna  aplikasi  brimo  pada  situs google playClick or tap here to enter text.[1]. Menurut Winarko  (2015)  Ada  dua  aspek  review  yang dipertimbangkan, yaitu rating nilai dan komentar lebih mendalam.  Rating  nilai  menunjukkan  suatu  nilai angka,  sedangkan  komentar  lebih  tekstual  berfokus pada  pendapat  lebih  mendalam.  [2].  oleh  karena  itu dibutuhkan analisis sentimen terdahap ulasan pengguna  aplikasi  brimo  dengan  algoritma  naive
bayes.  Analisis sentimen atau opinion mining adalah proses  mengolah  data  tekstual  secara  otomatis  untuk mengetahui apakah opini yang terkandung dalam suatu kalimat  adalah  positif  atau  negatif  dan  Algoritma Naive  Bayes  Classifier  dianggap  cocok  untuk digunakan  dalam  analisis  sentimen  karena  bertujuan sebagai  metode  klasifikasi  kedalam  kategori  positif dan negatif [3]
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Irfandi Ricky  Afandi, Firman Noor Hasan, Ali  Abdul Rizki, Nunik  Prartiwi,  Zuhri  Halim  pada  Jurnal  Linguistik Komutasional  Tahun  2022  yang  berjudul  Analisis Sentimen  Opini  Masyarakat  Terkait  Pelayanan  Jasa Ekspedisi  Anteraja  Dengan  metode  Naive  Bayes Permasalahan  pada  penelitian  ini  terkait  suatu perusahaan ekspedisi terhadap Customer Service yang memberikan  pelayanan  serta  keluhan  yang  dihadapi oleh  penggunanya  dalam  menggunakan  jasa  tersebut banyak  pengguna  layanan  Anteraja  memepunyai pendapat  yang  beragam  terhadap  layanan  Anteraja serta megetahui sikap masyarakat terhadap pelayanan Anteraja.  Dengan  menerapkan  metode  Algoritma Naive  Bayes.  Dengan  pengumpulan  data  pada  media sosial  Twitter  yang  di  dapatkan  sebanyak  1180  data dengan  hasil  akurasi  menggunakan  algoritma  Naive Bayes di peroleh sebesar 85.06%.[4]
Berdasarkan  peneliti  terdahulu  diatas  yang dilakukan oleh Irfandi Ricky  Afandi  Dkk  melakukan
analisis sentimen opini masyarakat terhadap pelayanan ekspedisi  melalui  media  sosial Twitter namun perbedaan  Objek  peneliti  yang  akan  dilakukan  pada penelitian ini melalui situs Google Play Pada aplikasi Brimo  dengan  metode  yang  sama  yaitu  Algoritma Naive  Bayes. Diharapkan  dari  penelitian  yang  akan dilakukan  dengan  metode  yang  sama  evaluai  dari penerapan algortima  naive bayes dapat menghasilkan dierapkan dalam analisis sentimen dengan baik.
Adapun  Kajian  penelitian  yang  diusulkan  yaitu menerapkan  sistem  analisis  sentimen  atau  disebut opinion  mining  adalah  studi  komputasi  tentang perasaan,  pandangan,  dan  emosi  yang  terkandung dalam  entitas  dan  atribut  yang  diekspresikan  dalam bentuk  teks,  secara  umum  analisis  sentimen  dibagi menjadi  lima  tahapan  yaitu Crawling  data , Pre- procesing , feature  selection, clasification dan evaluation .  Manfaat  analisis  sentimen  yaitu  sebagai sebuah  ide  atau  evaluasi  pada  berbagai  bidang. Analisis sentimen ini memungkinkan pengelompokan polaritas  teks  dalam  kalimat  atau  dokumen  untuk memahami  apakah  opini  pada  teks  tersebut  bersifat positif atau negatif [5]
Tujuan  penelitian  ini  mengananlisis  setimen terhadap  pengguna  aplikasi  Brimo  pada  ulasan  atau komentar di Google Play. untuk  mengtahui  sentimen pengguna  terhadap  layanan  aplikasi  dengan  kategori postif  dan  negatif    sehingga  nantinya  pengembang aplikasi  dapat  mengambil  langkah  yang  diperlukan untuk meningkatkan layanan sehingga hasil penelitian juga diharapkan memberikan informasi yang berguna kepada  pengembang    terhadap  aplikasi  Brimo  serta mengevaluasi  apa  yang  harus  di  benahi  dalam meningkatkan layanan pada aplikasi tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Pada  penelian  yang  dilakukan  Safitri  Juanita pada jurnal Media Informatika Budidarma tahun 2020 dengan  judul  Anlisis  Sentimen  Persepsi  Masyarakat Terhadap  Pemilu  2019  Pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  mengenai masalah  rendahnya  partisipasi  masyarakat  dalam pemilu.  Penelitian  ini  bertujuan  analisis  sentiman bagaimana persepsi masyarakat di media sosial twitter pada pemilu 2019 dengan pengambilan data  di twitter sebanyak  221  data  tweet  dan  hasil  menggunakan algortima  naive  bayes  dengan  data  221  persepsi negatif  sebesar  52%  lebih  besar  dari  persepsi  positif sebesar  18%  dan  netral  sebesar  31%    dengan  data training  81%  dan  data  testing  76%    dengan  rata-rata precision  sentimen  positif  86,65%  sentimen  negatif 77,5%,  dan  sentimen  netral  80,95%,  sedangkan  rata- rata  recall  sentimen  positif  36%,  sentimen  negatif 93,2%  dan  sentimen  netral  86,8%  pengujian  ini menggunakan tols Weka.[6]
Pada penelitian yang dilakukan George Kenneth Lacarso  pada  jurnal  Teknik  Informatika  Kaputama tahun  2022  dengan  judul  Analisis  Sentimen  Review Aplikasi    Pedulilindungi  Pada  Google  Playstore
Menggunakan  Nbc  terkait  masalah  opini  masyarakat mengenai  kehadiran  aplikasi  pedulilindungi  yang diterbitkan  pemerintahan  untuk  melacak  penyebaran covid-19  yang  menimbulkan  opini  dan  kritikan  dari masyarakat.  Dari  hasil  penelitian  terebut  data  yang dikumpulkan memlalui ulasan aplikasi pedulilindungi di google playstore sebanyak 1179. Bedasarkan hasil pengujian menggunakan algoritma naive bayes dengan memberikan  label  positif,  negatif,  dan  netral mendapatkan  akurasi  83,3%  dimana  algoritma  NBC dapat melakukan klasifikasi dengan baik. [7]
Pada peneltian yang dilakukan Mochamad Daffa Rhajendra  dan  Nurvita  Trianasari  pada  jurna  e- Proceeding of Management tahun 2021 yang berjudul Analisis Sentimen Ulasan Spotify Untuk Peningkatan Layanan  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes. terkait  permasalahan  Mengenai  orang-orang  banyak beralih  pada  perangkat  digital  untuk  mendengarkan musik serta memberikan insight mengenai kebutuhan dan  keinginan  pengguna  terhadap  kepuasan  aplikasi spotify.  Dalam  penelitian  ini  data  yang  dikumpulkan pada  ulasan  aplikasi  spotify  di  google  play  sebanyak 3600  data.  Dan  algoritma  yang  digunakan  adalah Naive Bayes dengan hasil acurasi performance vektor sebesar 74,85%[8]

## 2.2. Naive Bayes
Naive Bayes adalah metode yang tidak memiliki aturan  dan  menggunakan  cabang  matematika  yang disebut teori probabilitas untuk mendapatkan peluang setinggi  mungkin  dengan  melihat  frekuensi  atau jumlah  kemunculan  setiap  klasifikasi  dalam  data pelatihan.  Dalam  pengembangan  basis  data ,  Naive Bayes melibatkan  pembelajaran  yang  diawasi  jenis pembelajaran  mesin  yang  membutuhkan  sampel sebagai  data  pelatihan  label.  dikelompokkan  menjadi dua bagian,  yaitu. Klasifikasi dan regresi. Klasifikasi saat variabel menjadi kategori, panas dan dingin, sakit atau  tidak  sakit  dll.  Variabel  berupa  nilai  riil  seperti bobot,  nilai  uang  dll  contoh  lainnya  yaitu Support Vector  Machine (SVM), K-Nearst  Neighbor (KNN), Artificial  Neural  Network (ANN). Naive  Bayes juga merupakan  metode  yang  menggunakan  teknik probabilistik, dimana satu fitur dan fitur lainnya dalam data yang sama tidak saling berhubungan[9]. Adapaun rumus dari Teroma Bayes sebagai berikut:

## 𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻)𝑃(𝐻)

## 𝑃(𝑋)
Keterangan :
X : Data yang belum diketahui. H
:  Hipotesis  data  X  merupakan  suatu  class spesifik.
P(H|X)  : Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X ( Posterior Probability ). P(H) : Probabilitas hipotesis H ( Prior Probability ).
P(X|H)  : Probabilitas  X berdasarkan Hipotesis H.
P(X) : Probabilitas X.

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Alur Penelitian KDD
Metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu Knowledge  Discover  in  Database (KDD)  dimana metode KDD ini merupakan cara untuk mengektraksi data dalam mendapatkan informasi atau pola dari suatu data  yang  telah  dipilih  sebelumnya  [10].  Tahapan dalam  metode  KDD  meliputi Data  Selection, Preprocessing,  Tranformation,  Data  Mining,  dan Evaluation.

## 3.1. Data Selection
Pada tahap ini merupakan tahapan KDD dimana akan dilakukan seleksi atribut dan pengumpulan data. Data dikumpulkan dari ulasan pengguna pada aplikasi brimo di google play pada tanggal 22 November 2022 sampai tanggal 18 Januari 2023

## 3.2. Preprocessing
Preprocessing adalah  tahap  pembersihan  data dan  perbaikan.  Pada  Saat  mengumpulkan  data,  yang didapat  biasanya  merupakan  data  yang  tidak terstruktur dan mengandung banyak  karakter. Tujuan dari preprocessing adalah untuk menghilangkan noise tersebut.  Dalam  tahap preprocessing terdapat beberapa  langkah  yang  harus  dilakukan,  seperti cleaning,  case  folding,  tokenize,  filtering yang dibawah ini

## 3.3. Tranformation
Pada tahap tranformation adalah tahap mengubah data  menjadi bentuk yang dapat diolah pada tahapan data mining

## 3.4. Data Mining
Pada  tahap  data  mining  ini  dimana  proses klasifikasi  analisis  sentimen  pada  data  ulasan menggunakan algoritma naive bayes

## 3.5. Evaluation
Pada  tahap  evaluasi  ini  akan  menggunakan confusion  matriks  untuk  mengetahui  hasil  perfroma akurasi  dari  algoritma  naive  bayes  dengan  hasil evaluasi  berupa accuracy,  precicion, dan recall. Dimana Confusion  Matrix merupakan  salah  satu metode untuk mengukur kinerja dari model klasifikasi
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Tahap  pengumpulan  data  ini  dilakukan  dengan teknik  scraping  dengan  bantuan  bahasa  program pyhton  di  google  colab  adapun  langkah  awal
mengunjungi situs resmi google play dengan keyword Brimo lalu kemudian dilakukan scraping dengan target link pada aplikasi brimo.
Gambar 2. Aplikasi Brimo
Data  yang  berisi  ulasan  pengguna  aplikasi diambil  sejak  tamggal  tanggal  22  November  2022 sampai tanggal 18 Januari 2023 data diambil sebanyak 1550  data.  Terdapat  empat  atribut  pada  saat pengambilan  data  melalui  hasil  scrapping,  dimana terdapat  atribut username,  score,  at dan content. Berikut adalah dataset hasil scarping dapa dilihat pada tabel  3
Gambar 3. Data Hasil Scrapping
Kemudian  Pada  tahap  ini  dilakukan  pemilihan atribut yang akan digunakan, sebelumnya pada tahap penagambilan data melalui scrapping. Terdapat empat atribut  yaitu username,  score,  at dan content. Selanjutnya  dilakukan  penghupasan  atribut  yang digunakan yaitu hanya content
Gambar 4. Atribut Content
4.2. Cleansing
Berikut adalah proses cleansing yang digunakan pada  beberapa  operator  untuk  pengahapusan  simbol, karakter, angka.
Pada  pengahapusan  simbol  ini  operator  yang digunakan  yaitu  operator  replace.  Pada  operator
replace  pertama  dinamakan  replace  simbol  satu digunakan untuk menghapus simbol-simbol.
Gambar 5. Proses Cleansing
Berikut  adalah  contoh  hasil  pada  proses cleansing dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 1. Tahap Cleansing Input Proses Output Proses Mau daftar susah sekali gagal terus bgg mau bgmn cara daftarnyaŸ‘ðŸ sudah sesuai petunjuk tetap gk bisa gk seperti Mbanking sebelah yg gk ribet cara daftarnyaauto unistal dan tutup rekeningð‘ðŸ‘ðŸ‘ Mau daftar susah sekaligagal terusbgg mau bgmn cara daftarnya sudah sesuai petunjuk tetap gk bisa gk seperti Mbanking sebelah yg gk ribet cara daftarnya auto unistal dan tutup rekening Perfect nampol mah ini the bestlah pokoknyaðŸ¤— ðŸ˜™ Perfect nampol mah ini the bestlah pokoknya

## 4.3. Labeling
Setelah  semua  data  di  bersihkan  melalui  text procesing  diatas  tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan pelabelan  data  secara  manual.  dimana  proses  yang dilakukan dengan membaca satu persatu dari masing- masing  ulasan  dengan  melihat  kata-kata  yang mengandung  emosi  maka  akan  dilabeli  sentimen negatif begitu sebaliknya jika terdapat kata-kata pujian maka akan dilabeli sentimen positif. Berikut data yang sudah dibersihkan dan dilabeli secara manual.
Tabel 2. hasil pelabelan Ulasan Sentimen Sangat membantu bertransaksi tanpa harus ke Bank Positif Klo pgn bintang bagus jgn dipersulit proses registrasinyakecewa Negatif

## 4.4. Tokenize
Pada  tahap  selanjutnya  dilakukan  tokenisasi dimana  proses  pemecah  dokumen  menjadi  bagian- bagian  kata  Berikut  adalah  contoh  sebelum  dan sesudah  proses tokenize dapat  dilihat  pada  tabel di bawah ini
Tabel 3. Tahap Tokenize Input Proses Output Proses Aplikasi bagus memudahkan saya untuk transaksi elektronik Aplikasibagus - memudahkan -  saya - untuk – transaksi - elektronik bintang bagus dipersulit proses registrasinya kecewa Bintang - bagus - Dipersulit proses – egistrasin - kecewa 4.5. Tranform Case Pada  tahap transform case atau  disebut case folding yaitu  proses  mengubah  teks  menjadi  huruf kecil  ( lowercase )  dari  dokumen  yang  awalan  berupa ( uppercase ) huruf besar. Dimana tujuan dari proses ini untuk menghilangkan perbedaan huruf kecil dan besar dalam  suatu dokumen teks.  Berikut contoh hasil  dari Trasnform Case atau Case folding dilihat pada Tabel di bawah ini.
Tabel 4. Tahap Transform Case
Input Proses Output Proses Aplikasi bagus memudahkan saya untuk transaksi elektronik aplikasi bagus memudahkan saya untuk transaksi elektronik Bintang bagus dipersulit proses registrasinya kecewa. bintang bagus dipersulit proses registrasinya kecewa.
4.6. Stopword Removal
Selanjutnya  pada  tahap filter  stopword biasa disebut stopword  removal dimana tahapan pada text procesing dilakukan penghapusan kata-kata yang tidak memiliki makna namun tidak berpengaruh pada suatu kalimat seperti “ada” “yang” “aku”. Berikut di bawah ini contoh hasil Stopword Removal .
Tabel 5. Tahap Stopword Removal
Input proses Output Proses pada saat ingin upload video selalu gagal dan selalu kembali ke tampilan awal untuk membuat video sudah di coba beberapa kali tetap gagal upload video gagal tampilan video coba kali gagal saya mau registrasi ambil photo saja susah nya minta ampun tolong di perbaiki apk nya biar mudah dalam pendaftaran terima kasih. registrasi ambil photo susah nya minta ampun tolong perbaiki apk nya biar mudah pendaftaran terima kasih.
4.7. Filter token (by length) Filter token (by length ) pada tahap ini dilakukan penghapusan  sejumlah  kata  atau  kata  singkatan  yang miniamal    karakternya  sudah  ditentukan  sebelum digunakan , pada penelitian ini peneliti menggunakan panjang minimal 4 karakter dan maksimal 25 karakter Berikut  adalah  contoh  tabel  sebelum  dan  sesudah dilakukan filter  token  by  length. Dapat  dilihat  pada tabel  di bawah ini .
Tabel 6. Tahap Filter (by length) Input Proses Output Proses brimo mantap okk brimo mantap registrasi ambil photo susah nya minta ampun tolong perbaiki apk nya biar mudah pendaftaran terima kasih. registrasi ambil photo susah ampun tolong perbaiki biar mudah pendaftaran  terima kasih.

## 4.8. Tranformation
Pada  tahap tranformation merupakan  tahap mengubah  data    menjadi  bentuk  yang  dapat  diolah pada  tahapan  data  mining  yaitu  mengubah  data nominal ke teks, adalah nominal to text
4.9. Data Mining pada tahap ini dilakukan model klasifikasi naive bayes  yang  mana  terdapat  beberapa  operator diantaranya Read  Excel yang  berfungsi    menampung data  train  lalu  dihubungkan  dengan Set  Role yang mana  untuk  mengubah  target  role  nya  menjadi  label kemudian  dihubungkan  denggan Nominal  to  Text untuk  mengubah    mominal  ke  text  lalu  ke  proses document  from  data yang  didalamnya  terdapat  sub proses  sperti casefolding,  tokenize .  Kemudian upsampling  untuk  menyeimbangkan  data  kemudian cross  validation untuk  menguji  model  naive  bayes dengan pengujian 1-10 kali.
Gambar 6. Proses Model Naive Bayes
Berdasarkan  hasil  dari  klasifikasi Naive  Bayes didapatkan  klasifikasi  prediksi  sentimen  positif sebesar  1,012  teks  dan  klasfikasi  prediksi  sentimen negatif sebesar 894 teks dari total ulasan 1.906
Gambar 7. diagram sentimen
Berikut  peresentasi  sentimen  positif  dan  ngatif dari  hasil  klasifikasi  dengan  hasil  sentimen  positif
dibagi  seluruh  dokumen  dan  sentimen  negatif  dibagi seluruh dokumen. Berikut persentasi sentimen negatif dan positif dibawah ini.
Persentasi sentimen positif 1012 1906 𝑥 100% =   53,09 % Persentasi sentimen negatif 894
1906 𝑥100% = 46,90 %
Diperoleh  hasil  persentasi  sentimen  dengan jumlah  ulasan  positif  lebih  banyak  daripada  jumlah ulasan  negatif.  Jumlah  sentimen  positif  sebesar 53,09% , dan jumlah sentimen negatif sebesar 46,90%. Artinya dari keseluruhan hasil klasifikasi terdapat hasil prediksi  sentimen  positif  lebih  besar  dari  pada sentimen negatif

## 4.10. Evaluation
Tahap  ini  dlakukan  untuk  menghitung  evaluasi dari  model naive bayes  dengan cross validation  yang didalamnya  dihubungkan  dengan apply  model dan perfomance untuk  dihitung  terhadap  hasil  dari  naive bayes
Gambar 8. Proses Validation Naive Bayes
Berdasarkan  hasil    evaluasi  model.  bahwa  hasil klasfikasi terhadap model naive bayes didaptkan hasil acuracy sebesar  84.52%,  bisa  dilihat  pada  gambar dibawah ini
Gambar 9. hasil accuracy Naive Bayes
Langkah  selanjutnya  peneliti  menggunakan perhitungan  manual Confusion  Matrix dimana diakukan  untuk  menghitung acuracy,  precision, dan
recall. Adapun  rumus  Confusion  Matrix  dilihat  pada rumus dibawah ini.
Acuracy 𝑇𝑃+ 𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 835+776
835+776+177+118 =
1611
1906 𝑋 100% =  84,52%
Precision 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 835 835 + 177 835 1012 𝑥100% = 82,51%
Recall 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 835 835 +118 = 835 953 𝑥 100% = 87,62 %
Keterangan : TP : True Positive TN : True Negatif FP : False Positif FN : False Negatif
Berdasarkan  pada tabel Confusion Matrix bahwa terdapat  data  yang  terklasifikasi  benar  sebanyak  835 data  dan  banyak  juga  data  yang  benar  namun terklasifikasi atau prediksi negatif sebanyak 776 data, dan      salah  prediksi      terdapat  177  data  yang  masuk dalam  kategori  negatif  yang  seharusnya  positif, kemudian  terdapat data 118  data salah prediksi atau klasifikasi  yang masuk dalam kategori positif namun seharusnya negatif.
Pada  hasil  perhitungan  manual  confusion  Matrik diatas  menjukan  hasil  akurasi  sebesar  84,52  % precision 82,51% dan recall sebesar 87,62%. Dari hasil perhitungan  tersebut  sama  dengan  hasil  perhitungan dari rapidminer diatas

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  kesimpulan  dari  hasil  penelitian terhadap analisis sentimen pengguna aplikasi brimo ke dalam  kategori  positif  dan  negatif  yang  mana  data diambil  melalui  hasil  scraping  dari  bulan  November 2022  hingga  Januari  2023  sebanyak  1550  data  teks didapatkan hasil bahwa pengguna aplikasi memberikan  ulasan  positif  dimana  dari  jumlah prediksi  hasil  klasifikasi  sentimen  positif  sebanyak 1012 atau 53,09% dan sentimen negatif sebanyak 894 atau  46,90%  data  teks  artinya  pengguna  banyak memberikan komentar positif terhadap aplikasi brimo, namun  tidak  sedikit  juga  pengguna  memberikan komentar  negatif  terhadap  aplikasi  brimo  Dan  hasil klasifikasi menggunakan metode naive bayes didapatkan  hasil acuracy menggunakan  algoritma naive  bayes  mendapatkan  tingkat acuracy sebesar 84,52% precision 82,51% dan recall 87,62%. Adapun saran dari peneliti yaitu dapat Menggunakan algoritma klasifikasi yang berbeda untuk dapat memberikan hasil perbandingan  serta  model  untuk  mendapatkan  hasil yang  lebih  baik  dan  menerapkan  analsis  sentimen dengan  menggunakan  tols  seperti  mechine  learning lainya.
DAFTAR PUSTAKA [1]  Google Play, “Google Play Store,” https://play.google.com/store/apps/details?id=i
d.co.bri.brimo. Diakses pada tanggal 08 januari 2023 , Jan. 08, 2023.
[2]  R.  Wahyudi et  al. ,  “Analisis  Sentimen  pada review  Aplikasi  Grab  di  Google  Play  Store Menggunakan  Support  Vector  Machine,” JURNAL  INFORMATIKA ,  vol.  8,  no.  2,  2021, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji
[3]  A.  V.  Sudiantoro  and  E.  Zuliarso,  “Analisis
Sentimen  Twitter  Menggunakan  Text  Mining Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier ANALISIS SENTIMEN
TWITTER
MENGGUNAKAN  TEXT  MINING  DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER,” vol. 10, no. 2, pp. 69–73, 2018.
[4]  I.  R.  Afandi,  F.  Noor,  H.  #2,  A.  A.  Rizki,  N. Pratiwi, and Z. Halim, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat  Terkait  Pelayanan  Jasa  Ekspedisi Anteraja  Dengan  Metode  Naive  Bayes,”  2022. [Online]. Available: https://t.co/2HAdwg1drL
[5]  R.  S.  Perdana  and  M.  A.  Fauzi,  “Analisis Sentimen Tingkat Kepuasan Pengguna Penyedia Layanan Telekomunikasi Seluler Indonesia Pada Twitter dengan Metode Support Vector Machine dan  Lexicon  Based  Features  Smart  Mobile Navigation  System  View  project  Sentiment Analysis  View  project,”  2017.  [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/32023
4928
[6]  S. Juanita,  “Analisis  Sentimen  Persepsi
Masyarakat  Terhadap  Pemilu  2019  Pada  Media Sosial  Twitter  Menggunakan  Naive  Bayes,”
JURNAL
MEDIA INFORMATIKA
BUDIDARMA ,  vol.  4,  no.  3,  p.  552,  Jul.  2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2140.
[7]  G.  K.  Locarso,  “Analisis  Sentimen  Review Aplikasi Pedulilindungi Pada Google Play Store Menggunakan NBC,” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , vol. 6, no. 2, 2022.
[8]  M. Daffa Rhajendra l and N. Trianasari, “Analisis Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Spotify  Untuk Peningkatan  Layanan  Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes  Sentiment  Analysis  of  Spotify Application  Reviews  for  Service  Improvement Using Naive Bayes Algorithm,” 2021.
[9]  B.  K.  Widodo,  N.  H.  Matondang,  and  D.  S. Prasvita,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes Untuk  Analisis  Sentimen  Penggunaan  Aplikasi Jobstreet,” Techno.Com , vol. 21, no. 3, pp. 523– 533, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i3.6361.
[10]  S.  M.  Siroj,  I.  Arwani,  and  D.  E.  Ratnawati, “Analisis  Sentimen  Opini  Publik  pada  Twitter terhadap Efek Pembelajaran Daring di
Universitas Brawijaya menggunakan Metode K-
Nearest  Neighbor,”  2021.  [Online].  Available: http://j-ptiik.ub.ac.id